Sebuah tonggak sejarah baru dalam industri teknologi luar angkasa telah tercapai pada bulan April lalu, di mana sebuah satelit pengamat Bumi berhasil mengidentifikasi objek target secara mandiri tanpa campur tangan analis manusia di daratan. Keberhasilan ini menandai penggunaan pertama model visi-bahasa (vision-language model/VLM) di orbit, yang memberikan gambaran nyata bagaimana kecerdasan buatan (AI) dapat mengubah kapabilitas sensor ruang angkasa secara fundamental.
Secara konvensional, satelit bekerja dengan cara mengunduh data mentah dalam jumlah besar ke Bumi, yang kemudian harus diproses oleh analis menggunakan algoritma machine learning atau pengamatan visual manual. Namun, pada satelit Yam-9 milik perusahaan infrastruktur ruang angkasa Loft Orbital, perangkat lunak yang dikembangkan oleh Jet Propulsion Laboratory (JPL) NASA berhasil melakukan identifikasi area yang diminati hanya melalui instruksi bahasa alami.
Teknologi di balik demonstrasi ini adalah Gemma 3 dari Google DeepMind, sebuah VLM yang dirancang khusus untuk aplikasi edge computing. VLM ini menggabungkan pemahaman kontekstual dari model bahasa besar dengan kemampuan analisis citra yang canggih. Dalam pengujiannya, satelit tersebut mampu mengklasifikasikan data sensor di area pertemuan antara lingkungan alami dan pemukiman manusia, serta mengidentifikasi infrastruktur di sekitar pusat jalur kereta api dengan akurat.
Keberhasilan ini sangat signifikan karena dua alasan utama. Dalam jangka pendek, teknologi ini akan meningkatkan efisiensi sensor ruang angkasa dengan melakukan triase data awal langsung di orbit, sehingga mengurangi beban data mentah yang harus diproses oleh analis. Dalam jangka panjang, ini menjadi bukti konsep bagi penerapan infrastruktur AI berskala besar di luar angkasa yang lebih otonom.
Paul Lasserre, Kepala AI di Loft, menyatakan bahwa pencapaian ini membuka pintu bagi sistem patroli ruang angkasa yang selalu aktif. Dengan VLM, pengguna dapat memberikan instruksi logis seperti memantau perbatasan tertentu dan memberikan notifikasi otomatis jika terdeteksi aktivitas yang mencurigakan, memungkinkan interaksi dua arah antara operator di Bumi dan satelit di orbit.
Sebagai langkah pengembangan, satelit Yam-9 yang diluncurkan pada musim gugur 2025 telah dilengkapi dengan GPU Nvidia Jetson Orin AGX, yang merupakan salah satu chip komputasi tercanggih untuk lingkungan ruang angkasa. Tim dari NASA JPL, di bawah pimpinan Juan Delfa Victoria, berhasil melakukan optimasi perangkat lunak agar Gemma 3 dapat berjalan efisien pada keterbatasan memori dan library perangkat keras di orbit, membuka jalan bagi perusahaan lain untuk mengadopsi teknologi serupa di masa depan.